Browsing by Author "Kaminskyi, Andrii"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Fuzzy clustering approach to portfolio management considering ESG criteria: empirical evidence from the investment strategies of the EURO STOXX Index
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023) Kaminskyi, Andrii; Nehrey, Maryna
    Environmental, social and governance (ESG) criteria are becoming increasingly important in the construction of investment portfolios. Analysis of the investment markets confirms that these criteria are being actively integrated into investment strategies. This paper presents our approach to incorporating ESG criteria into the portfolio construction process based on an index investment strategy. This strategy is enhanced by the inclusion of ESG criteria in the form of ESG scoring. Investment portfolio construction focuses on the application of three criteria: maximizing ESG score, minimizing risk and maximizing expected return. Our approach applies a fuzzy clustering toolkit to the set of index components. In the resulting fuzzy clusters, their core part (companies that do not belong to other clusters) and the fuzzy part are separated. The proposed investment strategy involves the construction of portfolios with a variation of the components of the fuzzy part. A VAWI (Value Added Weekly Index) curve is designed for each portfolio. The optimal strategy is implemented by constructing and reconstructing portfolios according to the upper line of the VAWI set. This investment strategy is demonstrated using the example of the EURO STOXX 50 index, which includes large companies from 11 Eurozone countries.
  • Thumbnail Image
    Item
    Risk and return for cryptocurrencies as alternative investment: Kohonen maps clustering
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Kaminskyi, Andrii; Камінський, Андрій Б.; Каминский, Андрей Б.; Miroshnychenko, Ihor; Мірошниченко, Ігор Вікторович; Мирошниченко, Игорь Викторович; Pysanets, Kostiantyn; Писанець, Костянтин К.; Писанец, Константин К.
    The active development of cryptocurrencies in recent years allows iden-tifying the process of forming new class of alternative investment assets. There was formed a sample of cryptocurrencies based on criteria capitalization and historical returns for estimation investment risk of this asset class. The sample included 327 cryptocurrencies, each of which has a capitalization of more than $ 1 mln. Measurement of investment risk was carried out on the basis of five approaches. The first one is grounded on the variability indicators. The second approach includes risk assess-ment in the context of asymmetry. The third is based on the concept of capital formation as part of the risk measures VaR and CVaR. The fourth focuses on measuring sensitivity risk. The fifth approach supposes using the Hurst exponent to measure risk. Based on the measures of these approaches, a comprehensive risk assessment was carried out. To cluster cryptocurrencies by riskiness, indicators from each group were selected, to which the technique of Kohonen self-organizing map was applied. The result was a partition of cryptocurrencies into three clusters. The analysis of the results is proposed and the corresponding conclusions and recommendations are made. Активний розвиток криптовалют в останні роки дозволяє ідентифікувати процес формування нового класу альтернативних інвестиційних активів. Для оцінки інвестиційного ризику цього класу активів у дослідженні була сформована вибірка криптовалют, заснована на критеріях капіталізації та історичної доходності. Вибірка включала 327 криптовалют, які мали капіталізацію більше 1 млн. дол. США. Вимірювання інвестиційного ризику здійснювалося на основі п’яти підходів. Перший з них заснований на показниках варіативності. Другий підхід включав оцінки ризику в контексті асиметрії. Третій ґрунтувався на концепції формування капіталу в межах мір ризику VaR та CVaR. Четвертий був сфокусований на ризику чутливості. П’ятий підхід передбачав використання для вимірювання ризику показника Херста. На основі мір із зазначених підходів було здійснено комплексне оцінювання ризику. Для кластеризації криптовалют за ризиковістю були вибрані індикатори з кожної групи, до яких була застосована технологія самоорганізаційних карт Кохонена. Результатом стало розбиття криптовалют у три кластера. Наведено аналіз отриманих результатів та зроблені відповідні висновки і рекомендації. Активное развитие криптовалют за последние годы позволяет идентифицировать процесс формирования нового класса альтернативных инвестиционных активов. Для оценки инвестиционного риска этого класса активов в исследовании была сформирована выборка криптовалют, основанная на критериях капитализации и исторической доходности. Выборка включала 327 криптовалют, которые имели капитализацию больше 1 млн. дол. США. Измерение инвестиционного риска осуществлялось на основе пяти подходов. Первый из них основан на применении показателей вариативности. Второй подход включал оценки риска в контексте асимметрии. Третий основывался на концепции формирования капитала в рамках мер риска VaR и CVaR. Четвертый был сфокусирован на риске чувствительности. Пятый подход предполагал использование для измерения риска показателя Херста. На основе мер из указанных подходов была осуществлена комплексная оценка риска. Для кластеризации криптовалют по их рисковости были выбраны индикаторы из каждой группы, к которым была применена технология самоорганизующихся карт Кохонена. Результатом стало разбиение криптовалют на три кластера. Приведен анализ полученных результатов и сделаны соответствующие выводы и рекомендации.